資料分析
透過 Google Cloud 產品,發揮資料潛力並轉換為可做為行動依據的 AI 洞察,相關說明文件和資源請見此處。
探索「 Google Cloud」中的資料分析
BigQuery 簡介
資料和分析資源
快速部署解決方案:Analytics Lakehouse
訓練課程、網誌文章等
資料分析師學習路徑
透過 Looker 學習路徑進行商業智慧和數據分析
資料和分析工作負載的決策樹
依用途分類的資料分析產品
資料與 AI 平台
使用符合成本效益的無伺服器多雲端資料和 AI 平台,將大數據轉化為寶貴的業務深入分析資料,並運用 Gemini 強化分析結果。
BigQuery
資料分析
以受管理資料為基礎,即時取得商業智慧,可以重複執行數據分析作業,也能協助使用者深入瞭解資料。
BigQuery 數據分析
Looker
Looker Studio
資料管理與共用
管理端對端資料生命週期,更輕鬆地管理、探索、控管及共用資料和 AI 資產。
BigQuery 中的統一治理
BigQuery 共用
Dataplex Universal Catalog
Sensitive Data Protection
Data Catalog
資料整合與協調
以可擴充且安全的方式,從不同的資料來源擷取、轉換及載入資料,並為企業建構端對端協調流程。
BigQuery 資料移轉服務
Cloud Composer
Cloud Data Fusion
Dataform
Datastream
Storage 移轉服務
Transfer Appliance
資料遷移
透過 Gemini 輔助的簡易工具,將 lakehouse 或 warehouse 遷移至 BigQuery,在遷移作業的每個階段都能獲得協助。
總覽:將資料倉儲遷移至 BigQuery
BigQuery 遷移服務
資料處理
從使用代管 Apache Spark 和 Apache Hadoop 進行穩健的批次處理,到使用 Apache Beam 透過無伺服器可擴充管道進行動態即時串流處理,都能為您的資料歷程提供助力。
Dataflow
Dataproc
Google Cloud Serverless for Apache Spark
Dataproc Metastore
串流
即時擷取、處理及分析事件串流,並產生可執行的即時洞察資料。
Dataflow
Google Cloud Managed Service for Apache Kafka
Pub/Sub
AI 和機器學習
直接在資料中整合生成式 AI 和機器學習技術的強大功能,取得更深入的洞察資訊。